[심화과정]LangChain, LangGraph로 구현하는 텍스트,이미지,그래프 기반 멀티모달 RAG Part.6-2 (完)
김종영
프로그램
강좌개요
“LangChain/LangGraph로 구현하는 텍스트·이미지·그래프 기반 멀티모달 RAG 심화 과정”은 텍스트·이미지·지식그래프 등 다양한 데이터 소스를 통합해 고급 RAG 시스템을 구축하는 방법을 실전적으로 다룹니다. LangChain과 LangGraph를 활용한 멀티모달 파이프라인 설계, 에이전트 오케스트레이션, 단계별 RAG 아키텍처 구현 등을 중심으로 실제 서비스 수준의 멀티모달 RAG를 완성하도록 돕는 심화 과정입니다.
학습대상
학생 및 일반인
학습목표
● HippoRAG의 뇌과학적 영감(해마 인덱싱 이론)과 offline indexing 단계(OpenIE, synonymy relations, 행렬 P)를 이해할 수 있다.
● Wikipedia 페이지 다운로드 및 chunk/paragraph 분할 방법과, LLM을 사용한 named entities 추출 및 triples 변환 과정을 구현할 수 있다.
● Synonymy edges 생성 원리(임베딩 기반 cosine similarity, threshold)와 Knowledge Graph 구축 과정을 이해할 수 있다.
● Personalized PageRank의 random walk 메커니즘(restart/continue, damping factor)과 노드 방문 확률 계산 방법을 이해하고 구현할 수 있다.
● Unsplash API를 통한 이미지 다운로드, OpenAI CLIP 임베딩, Milvus 벡터 DB 활용 및 텍스트/이미지 쿼리 기반 멀티모달 RAG를 구현할 수 있다.
참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
- - 수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.